matlab集成c代码-Physionet2020:CinC挑战赛2020

时间:2024-06-10 21:43:48
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文件名称:matlab集成c代码-Physionet2020:CinC挑战赛2020

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更新时间:2024-06-10 21:43:48

系统开源

Matlab集成的c代码客观的 在这里,我们描述了在PhysioNet / Computing in Cardiology Challenge 2020 [1]中开发的算法。 2020年挑战赛的目标是从12导联心电图记录中识别临床诊断。 海报展示了我们在分类中使用的功能。 我们还基于简单的滤波方法测试了特征分类能力[2]。 算法 该算法分3个步骤:ECG预处理特征提取和分类。 我们的解决方案基于引导聚合(袋装)决策树。 信号预处理首先,我们从文件加载数据,我们以类似的方法为例。 在头文件中,我们将年龄和性别数据用作分类特征,并将增益和采样频率用于信号校准。 校准后,我们​​执行信号过滤。 我们使用中值滤波器来消除一些噪声,并使用截止频率= 1 Hz时的巴特沃思高通滤波器来消除等值线的浮动。 特征 在我们的算法中,我们基于PhysioNet-心血管信号工具箱[3]。 我们使用了以下功能: 全局电异质性(GEH功能)–例如示例代码,该组包含22个基于空间心室梯度矢量(SVG)的参数,例如SVG幅度,SVG仰角,SVG方位角等。 AF功能– ECG_Analysis_Tools中的AF_fe


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